The peculiarities of mentality repeatability of the modern Russian generations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among both researchers and clinicians, there is growing interest in self-harm (non-suicidal self-injury). This interest has been accompanied by the development of a number of self-report measures of self-harm. One such reliable and valid measure of self-harm that has been widely used is the Ottawa Self-injury Inventory Version 3.1 (OSI 3.1), which measures both the functions and potential addictive features of self-harm. The OSI 3.1 has been translated into a number of foreign languages, including Russian. However, as yet, the Russian translation of the OSI 3.1 has not been subjected to any form of empirical analysis. The aim of the present study was to examine the factor structure of the Russian translation of the OSI 3.1 and four additional items in the Addictive Features section among a non-clinical sample of young female Russian speakers. METHODS: Data was collected from a non-clinical convenience sample of 200 Russian university students who completed the Russian version of the OSI 3.1 and four additional items in the Addictive Features section. Data was subsequently subjected to exploratory factor analysis, in order to establish the factor structure.FINDINGS: Exploratory factor analysis of the OSI 3.1 and four additional items in the Addictive Features section revealed four functions factors (internal emotion regulation, social influence, external emotion regulation, and sensation seeking) and one addictive features factor. Each of the four functions factors was significantly positively associated with each other. These findings are comparable to those reported previously among other samples with supplementary linguistic versions of the OSI 3.1.DISCUSSION: These findings provide preliminary evidence for the factor structure of the Russian version of the OSI 3.1 and four additional items in the Addictive Features section among a non-clinical sample of university students in Russia, and it is recommended for further use among Russian speakers. Suggestions for further research with the OSI 3.1 and four additional items in the Addictive Features section are provided, including utilising clinical samples, establishing both age and gender norms, and examining the factor structure using confirmatory factor analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».